目录 前言课题背景与意义课题实现一、数据集二、设计思路三、相关代码示例最后?前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和
论文名称：Inverse is Better! Fast and Accurate Prompt for Few-shot Slot Tagging论文作者：侯宇泰，陈成，罗先镇，李博涵，车万翔出处：哈工大SCIR1. 简介在本文中，我们探索了如何更好的将提示学习（Prompt）方法运用到小样本槽位标注任务上。基于Prompt的方法将目标任务转化为语言模型建模任务，减少了预训练任务和目标任务之间的
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2024-08-14 13:47:02
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近日，阿里云机器学习平台PAI与华东师范大学高明教授团队、达摩院机器智能技术NLP团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2022上发表统一多NLP任务的预训练增强小样本学习算法UPT（Unified Prompt Tuning）。这是一种面向多种NLP任务的小样本学习算法，致力于利用多任务学习和预训练增强技术，在仅需要标注极少训练数据的情况下，提升大规模预训练语言模型在多种场景下的模型精度。论文
小样本学习与元学习--学习随笔1小样本学习（Few-shot learning）解决方法1---数据增强解决方法2---正则化解决方法3---元学习（Meta-learning）1、学习微调 (Learning to Fine-Tune)2、基于 RNN 的记忆 (RNN Memory Based)3、度量学习 (Metric Learning)未完待续。。。 小样本学习（Few-shot le
文献及地址：赵凯琳,靳小龙,王元卓.小样本学习研究综述[J].软件学报,2021,32(02):349-369. 摘要： 近年来,在大数据训练模型的趋势下,机器学习和深度学习在许多领域中取得了成功.但是在现实世界中的很多应用场景中,样本量很少或者标注样本很少,而对大量无标签样本进行标注工作将会耗费很大的人力.所以,如何用少量样本进行学习就成为目前人们需要关注的问题.系统地梳理了
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2024-01-31 09:42:26
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什么是小样本学习？它与弱监督学习等问题有何差异？其核心问题是什么？来自港科大和第四范式的这篇综述论文提供了解答。数据是机器学习领域的重要资源，在数据缺少的情况下如何训练模型呢？小样本学习是其中一个解决方案。来自香港科技大学和第四范式的研究人员综述了该领域的研究发展，并提出了未来的研究方向。这篇综述论文已被 ACM Computing Surveys 接收，作者还建立了 GitHub repo，用于
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2023-12-12 19:04:51
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1. 小样本学习背景 Few-Shot Learning，国外一般叫缩写FSL，国内翻译为小样本学习。但是我觉得翻译的并不是很好，并没有体现FSL的核心思想。我的理解FSL的核心是通过某种方法（现在通常是元学习的方法）利用通用数据得到泛化能力较强的预训练模型，然后在下游任务中根据预训练模型微调或者其他方法得到新模型。所以FSL其实是
1. 摘要本文主要讨论了推荐系统中小样本的问题，首先提出推荐系统中可能遇到小样本的问题，然后介绍了必要的数据知识——点估计和区间估计，之后结合具体案例解答“多少样本量算是小样本“和“小样本该如何处理”这两个问题。2. 应用场景推荐系统中，构建离线召回列表或利用模型进行pCTR或pCVR打分，就是利用最近一段时期的历史行为预估最近一段时期的未来行为，这里有两个基本假设： 1，历史行为和未来行为具有相
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2024-05-17 16:17:10
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怎么实现只读属性？
原创
2021-08-02 14:10:44
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一、参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61215293 https://www.zmonster.me/2019/12/08/few-shot-learning.html 二、论文：1、 Metric Based1.1《optimization as a model for few shot learning》 三、基本的概念epis
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2024-01-23 21:21:15
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目录实验五SVM分类器的设计与应用一、实验目的二、实验原理1、人脸识别系统的基本框架2、利用主成分分析PCA实现特征提取3、SVM分类器设计三、实验结果1、选用Sigmoid函数作为核函数，降维数选为20.2、选用表3.2提供的核函数以及参数，进行最优降维数的确定。四、实验总结1、算法步骤2、比较不同核函数对分类结果的影响3、训练集和测试集如何划分4、分析本次实验不同数据量引起的运行时间的变化情况
Hierarchical compositional representations for few-shot action recognition 文章于2023年发表于CVPR会议上的一篇论文。该会议是计算机视觉任务中的TOP会议。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.09424 开源地址：暂未开
目录浅述小样本学习以及元学习基于度量的元学习基于模型的元学习基于优化的元学习总结浅述小样本学习以及元学习自深度学习发展起来之后， 智能化的各种设备也慢慢变多，但是对于智能化的程序来说，需要数以万计甚至百万千万的数据行进训练，以近年来最为出名的AlphaGo为例，虽然下棋的是一台电脑，但其后台需要庞大的数据支持训练才能达到这样的效果。所以这也是深度学习的一个短板，训练数据需要太多，但有时一些训练任务
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2023-12-20 16:58:41
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正所谓“巧妇难为无米之炊”，在是使用深度学习解决各种问题的时候，难免会遇到样本不充足的情况。那这个时候应该怎样做呢？什么是小样本问题？小样本问题是指研究如何从少量的样本中去学习。众所周知，深度学习的训练需要大量的数据，然而，在实际的生产生活中，可能由于数据采集困难，样本标注代价高等问题，使得训练样本的规模不大，因此，小样本问题就成为了机器学习领域中重要的研究方向之一。本。小样本会对模型训练带来什么
上一篇《小样本OLS回归的框架》讲解了小样本OLS回归的主要框架，本文沿着该框架，对小样本OLS回归做一个全面的梳理。1 假设这里先将所有的小样本OLS回归中可能用到的假设放到一起，方便浏览。当然，后面的每一个结论并不是要用到所有的假设，而是只用到某几个假设，这在后面讲每个结论时会具体说明。假设1 线性性：\(y_i=x_i'\beta+\varepsilon_i\)，其中\(\beta\)是未知
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2024-01-19 10:53:39
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N-way K-shot用来衡量网络泛化能力，但小样本在实际应用中并不是很好。背景深度学习已经广泛应用于各个领域，解决各类问题，在图像分类的问题下，可以很轻松的达到94%之上。然而，deep learning是一种data hungry的技术，需要大量的标注样本才能发挥作用。但现实世界中，有很多问题是没有那么多的标注数据的，获取标注数据的成本也非常大。因此，我们讨论的是这样一个问题的场景，也就是小
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2024-08-08 21:44:40
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什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释
为何要进行数据增强呢？在深度学习中，一般要求样本的数量要充足，样本数量越多，训练出来的模型效果越好，模型的泛化能力越强。但是实际中，样本数量不足或者样本质量不够好，这就要对样本做数据增强，来提高样本质量。 关于数据增强的作用总结如下： 1，增加训练的数据量，提高模型的泛化能力 2，增加噪声数据，提升模型的鲁棒性数据增强的方法（我们以图像数据为例）： 1，数据翻转：数据翻转是一种常用的数据增强方法，
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2023-08-02 21:52:17
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# 小样本数据深度学习实现流程
## 1. 简介
在传统的深度学习中，通常需要大量的数据来训练网络模型。然而，在某些领域中，数据量可能非常有限，这就需要使用小样本数据深度学习的方法来解决问题。小样本数据深度学习通过使用特定的技巧和策略，能够在数据量有限的情况下取得较好的效果。
## 2. 流程
下面是小样本数据深度学习的实现流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
原创
2023-11-05 04:09:37
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【论文翻译】小样本学习（Few-Shot Learning）背景和主要方向简介本文主要翻译自论文Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning的前两部分，这两部分对于小样本学习有了简要的介绍，并给出了形式上的定义，同时对于小样本学习在机器学习领域中的地位做出了梳理，并阐述了与机器学习相关问题的区别和联系。文章将小样本学
